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Richtlinie zur Unterstützung SageMaker vorgefertigter Bilder

Alle vorgefertigten SageMaker Images, einschließlich Framework-spezifischer Container, integrierter Algorithmuscontainer, Algorithmen und Modellpakete, die in aufgeführt sind, sowie AWSDeep Learning Containers werden regelmäßig auf häufig auftretende Sicherheitslücken gescanntAWS Marketplace, die vom Common Vulnerabilities and Exposures (CVE) Program und der National Vulnerability Database (NVD) aufgeführt sind. Weitere Informationen zu finden Sie unter Häufig gestellte Fragen zu CVEs CVE (). FAQs Unterstützte vorgefertigte Container-Images erhalten nach allen Sicherheitspatches eine aktualisierte Nebenversion.

Alle unterstützten Container-Images werden routinemäßig aktualisiert, um kritische Probleme zu beheben. CVEs Bei Szenarien mit hohem Schweregrad empfehlen wir Kunden, eine gepatchte Version des Containers in ihrer eigenen Amazon Elastic Container Registry (Amazon ECR) zu erstellen und zu hosten.

Wenn Sie eine Container-Image-Version ausführen, die nicht mehr unterstützt wird, verfügen Sie möglicherweise nicht über die zuletzt aktualisierten Treiber, Bibliotheken und relevanten Pakete. Für eine höhere up-to-date Version empfehlen wir, ein Upgrade auf eines der unterstützten Frameworks durchzuführen und dabei das neueste Image Ihrer Wahl zu verwenden.

SageMaker KI veröffentlicht keine neuen out-of-patch Images für ContainerAWS-Regionen.

AWSSupportrichtlinie für Deep Learning Containers (DLC)

AWSDeep Learning Containers sind eine Reihe von Docker-Images für das Training und die Bereitstellung von Deep-Learning-Modellen. Informationen zur Anzeige verfügbarer Images finden Sie unter Verfügbare Deep Learning Containers Learning-Container-Images im Deep Learning Containers GitHub Learning-Container-Repository.

DLCs das Ende des Patches wurde 365 Tage nach dem GitHub Veröffentlichungsdatum erreicht. Patch-Updates für DLCs sind keine „direkten“ Updates. Sie müssen das vorhandene Image auf Ihrer Instance löschen und das neueste Container-Image abrufen, ohne Ihre Instance zu beenden. Weitere Informationen finden Sie unter Framework-Supportrichtlinie im Entwicklerhandbuch zu Deep-Learning-Containern von AWS.

In der Tabelle AWS Deep Learning Containers Framework Support Policy können Sie überprüfen, für welche Frameworks und Versionen aktiv unterstützt werden AWSDLCs. Für alle Images, die nicht explizit aufgeführt sind, können Sie in der Tabelle zur Supportrichtlinie nach dem Framework suchen, das einem DLC zugeordnet ist. PyTorchIn der Tabelle mit den Support-Richtlinien für DLC-Images können Sie beispielsweise auf huggingface-pytorch-inference und stabilityai-pytorch-inference verweisen.

SageMaker Richtlinie zur Unterstützung von AI ML Framework Containern

Bei den SageMaker AI ML Framework-Containern handelt es sich um eine Reihe von Docker-Images für das Training und die Bereitstellung von Workloads für maschinelles Lernen in Umgebungen, die für gängige Frameworks wie XGBoost Scikit Learn optimiert sind. Die verfügbaren SageMaker AI ML Framework-Container finden Sie unter Docker-Registrierungspfade und Beispielcode. Navigieren Sie zu der AWS Region Ihrer Wahl und suchen Sie nach Bildern mit dem Tag (Algorithmus). SageMaker AI ML Framework-Container halten sich auch an die Richtlinien zur Unterstützung des AWS Deep Learning Containers Frameworks.

Verwenden Sie die folgenden SageMaker Python SDK-Befehle, um die neueste Image-Version für XGBoost 1.7-1 im Framework-Modus abzurufen:

from sagemaker import image_uris
image_uris.retrieve(framework='xgboost',region='us-east-1',version='1.7-1')

SageMaker Richtlinie zur Unterstützung von Containern mit integriertem KI-Algorithmus

Bei den integrierten SageMaker KI-Algorithmus-Containern handelt es sich um eine Reihe von Docker-Images für das Training und die Bereitstellung der integrierten SageMaker KI-Algorithmen für maschinelles Lernen. Die verfügbaren integrierten SageMaker KI-Algorithmus-Container finden Sie unter Docker-Registrierungspfade und Beispielcode. Navigieren Sie zu der AWS Region Ihrer Wahl und suchen Sie nach Bildern mit dem Tag (Algorithmus).

Patch-Aktualisierungen für integrierte Container-Images sind „direkte“ Aktualisierungen. Um auf up-to-date dem neuesten Stand der Sicherheitspatches zu bleiben, empfehlen wir, die neueste Version des integrierten Algorithmus-Image-Images mithilfe des latest Image-Tags zu testen.

Supportrichtlinie für LLM-Hosting-Container

LLM-Hosting-Container wie die TGI-Container (HuggingFaceText Generation Inference) haben das Ende des Patches 30 Tage nach ihrem Veröffentlichungsdatum erreicht. GitHub

Nicht unterstützte Container und Veraltung

Wenn ein Container das Enddatum für Patches erreicht oder veraltet ist, erhält er keine Sicherheitspatches mehr. Container sind veraltet, wenn ganze Frameworks oder Algorithmen nicht mehr unterstützt werden.

Die folgenden Container werden nicht mehr unterstützt: